"""
https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/description/

1143. 最长公共子序列
中等
相关标签
相关企业
提示
给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。

例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

 

示例 1：

输入：text1 = "abcde", text2 = "ace" 
输出：3  
解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
示例 2：

输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
输出：3
解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
示例 3：

输入：text1 = "abc", text2 = "def"
输出：0
解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 

提示：

1 <= text1.length, text2.length <= 1000
text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。

"""
class Solution:
    """
    此题符合动态规划的二维模型。
    使用二维数组dp[n][m]表示当text1的前n个长度，和text2的前m个长度的最长公共子序列的长度。
    则满足以下性质：
    1. dp[0][?]=0,dp[?][0]=0
    2. 如果text1[n]=text2[m],则dp[n][m]=dp[n-1][m-1]+1；
    3. 如果不满足2，则dp[n][m]=max(dp[n-1][m],dp[n][m-1])

    """
    def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
        # row->text1,col->text2
        dp=[[0 for _ in range(len(text2)+1)] for _ in range(len(text1)+1)]
        for i1 in range(len(text1)):
            for i2 in range(len(text2)):
                if text1[i1]==text2[i2]:
                    dp[i1+1][i2+1]=dp[i1][i2]+1
                else:
                    dp[i1+1][i2+1]=max(dp[i1+1][i2],dp[i1][i2+1])

        return dp[-1][-1]
    
if __name__=='__main__':
    text1='abc'
    text2='def'

    sol=Solution()
    res=sol.longestCommonSubsequence(text1,text2)
    print(res)